众所周知，用户生命周期一般分为新手期、成熟期、衰退期以及流失期。
想做用户增长的同学，给予的增长策略就是拉升新用户，巩固老用户，降低衰退期用户去到流失期，想尽一切办法挽回已流失的客户。
于是就有了用户监控体系，新用户增长趋势、活跃用户趋势、流失率趋势等等。
每当新用户增长趋势拉高，高兴不得了。
每当活跃用户数在减少，拉着苦逼的脸。
每当看到流失率今天又提升了，心中那个痛苦。
痛苦的不是流失率提升，而是流失率提升了2%，3%的时候，领导一直追着问“流失的原因是什么？”“别跟我天天报数据，说原因！”
这些都是做数据的同学，每天都要面对的苦逼场景。
用户分析的误区1：流失率提升了2%，原因是什么？
做数据的同学，很少能够真正接触到业务，更不用说接触到用户了。
能够贴近业务的数据同学，最多也只能打个电话多问问产品经理或者产品运营，用户为啥流失了。
例如，理论上如果我们知道了用户流失的每个原因，我们就能对症下药了。
产品不好用，流失了，行，那我们优化产品。
服务不够好，流失了，行，那我们建议服务标准体系。
价格没优势，流失了，行，那我们做一波回馈老客户的活动。
似乎一切都没有什么问题，无非就是如此嘛。
可实际中，可能你也这么做了，但用户依然在不断流失，从此陷入自我怀疑中。
我们要明确一个观点，每一个产品都会有用户流失，这是不能以个人意志为转移的，所以我们没有每天纠结流失率是增是降，需要关注的是流失率的波动是否合理。
流失率今天提升2%，明天下降3%，后台又提升3%，请问说明了什么问题？
并不能说明问题，我们只需要关注这个流失率是否在合理范围内即可。
假定我们的流失率在8%内属于合理范围，那只要流失率不超过8%，我们都无需放太多精力做细化分析。
如果有一天超过了8%，那我们就需要对问题进行拆解，是流量下滑了，是产品bug了，是价格变动了，是市场变化了，逐项分析即可。
用户分析的误区2：想知道每个流失用户具体的流失原因。
诚如上面举的例子，知道了每个用户流失的原因，对症下药就好。
但效果可能并不理想。
原因在于我们很难知道每个用户流失的原因，有些用户就是单纯的不想用了，难道你还非要匹配一个流失原因吗？
如果流失率在合理范围内，建议无需深入分析。
如果某个时间点上，流失率陡增，必然会有某个特殊原因导致，此时比较适合深入分析。
例如，市场上出现了一个全新的竞品，且价格以及产品体验优于自家产品，导致本应续费的客户没有续费，转向新竞品了。
这样的流失场景就需要做深入分析，将新竞品从产品架构、功能列表、对标自家产品优劣势以及价格对比等维度，扒个干干净净，然后制定对抗策略并持续观察流失率是否降下来。
还有另外一个原因就是信息真实度。
例如，做数据的同学想要知道流失原因，于是打电话给产品经理或者产品运营了解，产品侧同学又打电话给业务侧同学，业务侧运营又打电话给销售。
通过这种层层收集和反馈的信息，真实度真的可靠吗，尤其是销售端反馈的。
不得不提一句，很多销售端人员非常反感这种影响自己做业绩的工作，他们连自己的CRM信息都不想填，何况还是这种非量化的信息，简直可以脑袋一拍，张嘴就来。
所以，收集上来的流失原因仅仅只能做为参考，仍然需要数据同学自己拉数据去验证这些流失的原因。
整个过程繁琐冗长，但不出活，一次两次之后，其他部门配合度就会降低了，真实性可能就更差了。
总结下，用户流失是不可避免的，我们需要把它控制在合理范围即可，别每天盯着几个百分点苦逼思考原因，可能你的分析报告还没写完，流失率又降下来了。用户流失的原因无法尽知，只能依靠于业务线反馈的流失线索，靠自己用数据佐证，无法佐证的流失线索说不准就是用户单纯的不想用了，不用太纠结，眼光向前看。
文源：三知师兄
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